「G.1.6」カテゴリーアーカイブ

Efficient first-order algorithms for large-scale, non-smooth maximum entropy models with application to wildfire science

投稿日: 2024年3月12日 作成者: jarxiv

要約 最大エントロピー (Maxent) モデルは、最大エントロピー原理を使用し … 続きを読む →

カテゴリー: 62P12, 90C06, 90C30, 90C90, cs.LG, cs.NA, G.1.6, math.NA, math.OC, stat.ML | Efficient first-order algorithms for large-scale, non-smooth maximum entropy models with application to wildfire science はコメントを受け付けていません

Primal-Dual iLQR

投稿日: 2024年3月6日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、制約のない離散時間最適制御問題を解くための新しいアルゴリズムを … 続きを読む →

カテゴリー: 49M15, cs.RO, G.1.6, math.OC | Primal-Dual iLQR はコメントを受け付けていません

Primal-Dual iLQR

投稿日: 2024年3月5日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、制約のない離散時間最適制御問題を解くための新しいアルゴリズムを … 続きを読む →

カテゴリー: 49M15, cs.RO, G.1.6, math.OC | Primal-Dual iLQR はコメントを受け付けていません

Taming Nonconvex Stochastic Mirror Descent with General Bregman Divergence

投稿日: 2024年2月28日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、現代の非凸最適化設定における確率的ミラー降下法 (SMD … 続きを読む →

カテゴリー: 90C15, 90C26, cs.LG, G.1.6, math.OC | Taming Nonconvex Stochastic Mirror Descent with General Bregman Divergence はコメントを受け付けていません

Error Feedback Reloaded: From Quadratic to Arithmetic Mean of Smoothness Constants

投稿日: 2024年2月19日 作成者: jarxiv

要約 エラー フィードバック (EF) は、分散トレーニング方法 (分散 GD … 続きを読む →

カテゴリー: 74Pxx, 90C26, cs.AI, cs.LG, G.1.6, math.OC, stat.ML | Error Feedback Reloaded: From Quadratic to Arithmetic Mean of Smoothness Constants はコメントを受け付けていません

Multiple Shooting Approach for Finding Approximately Shortest Paths for Autonomous Robots in Unknown Environments in 2D

投稿日: 2023年12月19日 作成者: jarxiv

要約 視野範囲が限られている自律ロボットは、2D の未知の環境で多角形の障害物を … 続きを読む →

カテゴリー: 65D19, 68U05, cs.CG, cs.DM, cs.RO, G.1.6, math.OC | Multiple Shooting Approach for Finding Approximately Shortest Paths for Autonomous Robots in Unknown Environments in 2D はコメントを受け付けていません

Amazon Locker Capacity Management

投稿日: 2023年12月12日 作成者: jarxiv

要約 Amazon Locker は、顧客が荷物を受け取って返品できる、セルフサ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 90B05, 90B06, 90C90, cs.AI, G.1.6, math.OC | Amazon Locker Capacity Management はコメントを受け付けていません

Federated Learning is Better with Non-Homomorphic Encryption

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 従来のAI手法では、集中的なデータ収集が必要であったが、ネットワーク通信、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, G.1.6, math.OC | Federated Learning is Better with Non-Homomorphic Encryption はコメントを受け付けていません

Control Barrier Functions in UGVs for Kinematic Obstacle Avoidance: A Collision Cone Approach

投稿日: 2023年10月18日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、運動学的な (速度がゼロではない) 障害物との衝突を回避する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, G.1.6, math.OC | Control Barrier Functions in UGVs for Kinematic Obstacle Avoidance: A Collision Cone Approach はコメントを受け付けていません

Scaling Laws for Associative Memories

投稿日: 2023年10月5日 作成者: jarxiv

要約 学習にはおそらく、抽象的なルールの発見と記憶が含まれます。 この論文の目的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.NE, G.1.6, stat.ML | Scaling Laws for Associative Memories はコメントを受け付けていません